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저자정보
김명섭 (한국과학기술원) 이명현 (한국과학기술원) 박수경 (한국과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회
발행연도
2020.12
수록면
1,145 - 1,149 (5page)

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Inertial sensor-based wearables attached to various upper body parts have limitations to detect the exact gait events. In this study, we used CNN models with varying window size determined by the step frequencies to detect and estimate gait events from a single IMU attached to various body parts under wide range of the walking speeds (0.7~1.6 m/s). Seventeen participants walked on the treadmill with four different walking speeds. Each IMU attached to the waist, left side of the head, and the left wrist measured the 6-axis kinematic data of each body part. Force plates and the optical motion capture system were used for the reference. The step frequencies were extracted from the spectrum amplitude of the IMU signals using FFT to determine the window size of each gait. CNN-based double support classification model and gait event estimation model detected and estimated gait events using discriminative features of the IMU signals. The double support phases were classified with F1 scores of 79~96 %, using window sizes of 0.22~0.33 s. HS and TO were estimated with MAE of 15~27 ms. These results imply that using CNN with frequency-based window size can detect the gait events from IMU sensors attached to various body parts under wide range of the walking speeds.
#보행이벤트탐지 (gait event detection) #보행주파수 (gait frequency) #윈도우사이즈 (window size) #관성센서 (IMU) #합성곱신경망 (CNN) #웨어러블 (wearables)

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과
4. 고찰 및 결론
참고문헌

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